在您看来是什么观点呢?

 

我想听听(最好是那些从自己的经验中得出结论的人),也许可以讨论分析金融市场的有希望的方法(例如 神经网络或集群指标--以及为什么)。

 

最主要的是要寻找信息性的标志,否则...

因为神经网络 会合成你给它的任何东西,这就是它的意义所在。

聚类分析会对你给它的任何东西进行聚类,这就是它的意义所在。

这是最主要的事情。

 
然后找出衡量你的建议系统结果的有用性的标准
 
IMHO,分析方法的BEAST中没有指标,即统计学、概率等。
 

是的)很多提示,没有人愿意炫耀吗)。

我想要一些复杂的公式和转折 =)

 
学习TERVER
 
Summer:

我想听听(最好是那些从自己的经验中得出结论的人),也许可以讨论分析金融市场的有希望的方法(例如 神经网络或集群指标--以及为什么)。



我在不久前还是一名外汇交易员。2009年3月初开始学习MQL。写了一堆指标。一年后,我意识到这不是一个正确的选择。我开始在NS中使用专家顾问。从今天起,我在真实账户上使用一个。我已经在做外汇交易了,你可以看上个星期的演示。
附加的文件:
statement.zip  7 kb
 
icas:

我最近在做外汇。我从2009年3月初开始研究MQL。我已经写了很多指标。一年后,我意识到--这不是正确的。开始在NS上使用专家顾问。从今天起,我在真实账户上使用一个。我已经在做外汇交易了,你可以看上个星期的演示。



我有几个朋友认识我。我有几个在NS的朋友--他们用利润创造了这样的奇迹。

但这个问题并不简单,有必要正确地准备NS以获得一些东西,我试着用FANN库--在历史上它能进行拟合,但在拟合之外......曲线的方向是错误的=)

 
Summer:

是的)很多提示,没有人愿意炫耀吗)。

我想要一些复杂的公式和转折 =)

完整的概率公式=)

 
Summer:



NS是的。我有几个朋友在NS工作--他们用利润创造了这样的奇迹。

但这个问题并不简单,有必要正确地准备NS以获得一些东西,我试着用FANN库--在历史上它能进行拟合,但在拟合之外......曲线的方向是错误的=)


我不使用别人的代码,因为没有办法理解别人的想法(我想理解自己的想法)。我在一个论坛上读过关于NS的文章,并写了一个怪物(48个优化步骤,每个步骤12-14个参数,31小时的处理器时间)。
 
那些知道公式的人不需要NS。